R语言与mysql结合处理交通数据及其算法优化

标签：r   交通数据   车流分析   算法优化   hash键值对   

一、序言

交通数据处理是智能交通的一个很关键的要素，更好的分析交通数据，可以为市政管理、交通信号管制、道路规划、交通设施建设提供更好的咨询和建议。全国各地政府都在寄期望于智能交通，以缓解城市拥堵，甚至一定程度上解决大城市病或者说是市政建设滞后的问题。同时，诸如百度地图、谷歌地图、高德地图、微软地图都推出了相应的交通应用，以期找到更大的商机。

用好的存储方法和好的算法进行分析，在批处理方面可以更多的分析历史数据，分析和发现问题，为未来进行预测以及公共查询服务；在实时计算方面可以更多的进行交通监控、突发事件处理、甚至是罪犯跟踪。

因此，寻求好的存储策略，好的计算算法，成为非常必要解决的问题。

二、数据概述及存储

目前交通数据有人流量数据、汽车数据。前者对于有大规模地铁，公共交通的城市十分有用，如北京，上海，其必要前提是能通过设备采集到人流信息，对于城市管理者而言，一卡通是最好的工具。因此，在北京，交通一卡通成为了监测地铁，公交车客流信息的主要采集工具，客流信息的采集准确性也相当高，信息数据的格式也容易控制。而后者，目前主要是通过摄像头拍照采集，存在图像识别度不高，设备故障影响，数据格式半结构化，数据缺失（部分信息没有采集到），脏数据存在（拍到人，自行车）。

对于贵阳这样的三线城市，一卡通还没有普及使用，故而监测公交客流人流信息存在诸多困难。但车流信息由于平安城市的建设，变得各个交通路口存在大量的摄像头以采集数据，从而为车流信息分析提供了可能。

对于贵阳车流信息数据，存储的格式是以日志形式传输到文件服务器，并压缩存储，每天大约有1千万条数据。想要处理这些文本，要分析其格式，并转存于数据库中。

在大数据流行的今天，最好的存储和处理方式当然是放在hdfs上，并用相应的nosql分布式数据库进行管理。但作为初步研究使用，分析的内容没有那么多，财力也没有那么大，所以找了一台小型机，16G的内存，CPU8*2.3MHZ。应用的数据信息也只有时间，拍摄地点，车牌号三个字段，故经过解析文本，直接将者三个字段存储到了mysql中，以便处理。

三、数据处理的目标

初步处理数据的目标有三个：

1. 计算各个路口各个时段的车流量，以五分钟为间隔；
2. 计算出城市交通通行有向图；
3. 计算出各个路段各个时段的车流量，以五分钟为间隔；
4. 根据结果1，画出城市车流信息可视化动态图（全部车流，公交出租车流、本地车流、外地车流，外城车流，柱状图）；
5. 根据结果1，结合gis画出，城市车流可视化图（热力图，柱状图）；
6. 根据结果2,3，画出交通流可视化图；
7. 根据结果1,2,3，对第二天车流拥堵信息进行预测，给出绕行建议。

四、计算过程

目标1，可以通过sql语句很容易达到；目标2，在前一篇《R语言空间换时间算法、Hash键值对在字符串处理中的应用》已经完成；本篇主要解决目标3。

解决目标3的主要思想是根据同一辆车的运行轨迹，以经过路口为节点，按照到达某一路段的时间，并归结到划分的时间段内，并计数到该路段的某一时刻中。

直接上代码，以下是原始版本，其思想借鉴的前篇博文的算法思想，以空间换时间，遍历900多万条数据，只需要几个小时。

rm(list=ls(all=TRUE))
gc()
library(RODBC)
library(hash)

# 读取文件中排序好的路口地址数据
address_file <-file("/home/wanglinlin/transport/address.txt","r") 
sorted_address <-readLines(address_file)
sorted_address_hash_pairs<-hash(sorted_address,1:269)
close(address_file)




#矩阵的列表示形式
transection_code_length <-length(sorted_address)*length(sorted_address)
transection_code_matrix <- matrix(0,transection_code_length,1)
k=1;
for(i in 1:269){
  for(j in 1:269){
    transection_code_matrix[k]<- i*1000+j
    k=k+1
  }
}
transection_code_hash<-hash(transection_code_matrix,1:transection_code_length)
#transection_code_hash

time<-file("/home/wanglinlin/transport/time.txt","r")
traffic_time<-readLines(time)
close(time)
length(traffic_time)
traffic_time_hash<-hash(traffic_time,1:length(traffic_time))
traffic_time_hash[["1409501100"]]
trafic_flow <- matrix(0,nrow=length(traffic_time),ncol=transection_code_length)

channel=odbcConnect("transport-connector-R", uid="transport", pwd="transport")  #连接mysql test 数据库
sqlTables(channel)  # 显示test数据库中的表格
trafic_flow_data<-sqlQuery(channel,"select unix_timestamp(time),plate,address from transport20140901 order by plate,time")
trafic_flow_count<-sqlQuery(channel,"select count(*) from transport20140901")
trafic_flow_data<-as.matrix(trafic_flow_data)

#找出所有车牌号，并散列化，形成键值对表
plates<-sqlQuery(channel,"select distinct plate from transport20140901")
odbcClose(channel)
plate_list=(as.matrix(plates))[,1]
plate_count=length(plate_list)
plate_hash_pairs=hash(plate_list,1:plate_count)

#各路段车流计数
transection_code_hash[[toString(sorted_address_hash_pairs[[trafic_flow_data[1000,3]]] * 1000 +sorted_address_hash_pairs[[trafic_flow_data[1001,3]]])]]
trafic_flow_count_number<-as.numeric(trafic_flow_count)-1
for(i in 1:trafic_flow_count_number){
    if(plate_hash_pairs[[trafic_flow_data[i,2]]]==plate_hash_pairs[[trafic_flow_data[i+1,2]]]){
      start_time_stamp <- as.numeric(trafic_flow_data[i,1])-as.numeric(trafic_flow_data[i,1])%%300
      count_times <- ceiling((as.numeric(trafic_flow_data[i+1,1])-start_time_stamp)/300)
      col_index_code <- sorted_address_hash_pairs[[trafic_flow_data[i,3]]] * 1000 +sorted_address_hash_pairs[[trafic_flow_data[i+1,3]]]
      col_index <- transection_code_hash[[toString(col_index_code)]]
      for(j in 1:count_times){
        timestamp <- start_time_stamp + 300 * j
        row_index <- traffic_time_hash[[toString(timestamp)]]
        trafic_flow[row_index,col_index] <- trafic_flow[row_index,col_index] + 1
      }
    }
}
write.table(trafic_flow,"/home/wanglinlin/transport/trafic_flow.txt",row.names = FALSE,col.names = FALSE)

#把trafic_flow中的数据读取第一个五分钟车流量到矩阵中
five_minues_trafic_flow <- matrix(0,269,269)
for(i in 1:269){
  for (j in 1:269){
    five_minues_trafic_flow[i,j]=trafic_flow[1,transection_code_hash[[toString(i*1000+j)]]]
  }
}
write.table(five_minues_trafic_flow,"/home/wanglinlin/transport/five_minues_trafic_flow.txt",row.names = FALSE,col.names = FALSE)

rm(list=ls(all=TRUE))
gc()
library(RODBC)
library(hash)

# 读取文件中按照拼音排序好的路口地址数据
address_file <-file("/home/wanglinlin/transport/address.txt","r") 
sorted_address <-readLines(address_file)

sorted_address_hash_pairs<-hash(sorted_address,1:269) #生成路口地址hash键值对，便于通过路口地址名称找序号
close(address_file)
#sorted_address
#class(sorted_address_hash_pairs[["黔灵西路（合群路口-威清路口）"]])



time<-file("/home/wanglinlin/transport/time.txt","r")
traffic_time<-readLines(time)
close(time)
length(traffic_time)
traffic_time_hash<-hash(traffic_time,1:length(traffic_time))
traffic_time_hash[["1409501100"]]


channel=odbcConnect("transport-connector-R", uid="transport", pwd="transport")  #连接mysql test 数据库
sqlTables(channel)  # 显示test数据库中的表格
trafic_flow_data<-sqlQuery(channel,"select unix_timestamp(time),plate,address from transport20140901 order by plate,time")
trafic_flow_count<-sqlQuery(channel,"select count(*) from transport20140901")
trafic_flow_data<-as.matrix(trafic_flow_data)

#找出所有车牌号，并散列化，形成键值对表
plates<-sqlQuery(channel,"select distinct plate from transport20140901")
odbcClose(channel)
plate_list=(as.matrix(plates))[,1]
plate_count=length(plate_list)
plate_hash_pairs=hash(plate_list,1:plate_count)

trafic_flow <- array(0, dim=c(269,269,length(traffic_time))) 
trafic_flow_count_number<-as.numeric(trafic_flow_count)-1
for(i in 1:trafic_flow_count_number){
  if(plate_hash_pairs[[trafic_flow_data[i,2]]]==plate_hash_pairs[[trafic_flow_data[i+1,2]]]){
    start_time_stamp <- as.numeric(trafic_flow_data[i,1])-as.numeric(trafic_flow_data[i,1])%%300
    count_times <- ceiling((as.numeric(trafic_flow_data[i+1,1])-start_time_stamp)/300)
    x_index <- sorted_address_hash_pairs[[trafic_flow_data[i,3]]] 
    y_index <- sorted_address_hash_pairs[[trafic_flow_data[i+1,3]]]
    for(j in 1:count_times){
      timestamp <- start_time_stamp + 300 * j
      z_index <- traffic_time_hash[[toString(timestamp)]]
      trafic_flow[x_index,y_index,z_index] <- trafic_flow[x_index,y_index,z_index] + 1
    }
  }
}
write.table(trafic_flow,"/home/wanglinlin/transport/trafic_flow_roads.txt",row.names = FALSE,col.names = FALSE)

#把trafic_flow中的数据读取第一个五分钟车流量到矩阵中
#write.table(trafic_flow[,,1],"/home/wanglinlin/transport/five_minues_trafic_flow.txt",row.names = FALSE,col.names = FALSE)

可以看到的是，算法通过优化，具备了更好的额性能，只有通过不断优化，才会更好。

五、总结

解决了一个计算目标，下次也算迈出了新的一步，如果有对算法的最终优化版，到时候再贴上来。

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可以应用于一切非商用的内部学习和讨论研究。

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原文地址：http://blog.csdn.net/gufe_hfding/article/details/46463933